本書從構(gòu)成IoT的技術(shù)要素講起，逐步深入講解如何靈活運(yùn)用IoT。內(nèi)容包括用于實(shí)現(xiàn)IoT的架構(gòu)、傳感器的種類及能從傳感器獲取的信息等，并介紹了傳感設(shè)備原型設(shè)計(jì)必需的Arduino等平臺及這些平臺的選擇方法，連接傳感器的電路，傳感器的數(shù)據(jù)分析，乃至IoT跟智能手機(jī)/可穿戴設(shè)備的聯(lián)動等。此外，本書以作者們開發(fā)的IoT系統(tǒng)為例

本書是一本數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域入門階段的實(shí)驗(yàn)教材，每章由知識要點(diǎn)和實(shí)驗(yàn)兩個部分組成。知識要點(diǎn)部分給出了實(shí)驗(yàn)內(nèi)容對應(yīng)的知識脈絡(luò)，以及對相關(guān)問題的理解和分析方法。實(shí)驗(yàn)部分以Mahout工具包為實(shí)驗(yàn)平臺，針對每章的知識點(diǎn)設(shè)計(jì)了幫助讀者理解和掌握的實(shí)驗(yàn)，這些實(shí)驗(yàn)同時也為讀者運(yùn)用Mahout工具包針對各種數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)

本書共七篇21章，介紹了認(rèn)知計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)、認(rèn)知計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知計(jì)算與大數(shù)據(jù)分析、認(rèn)知云計(jì)算、認(rèn)知計(jì)算與機(jī)器人技術(shù)、認(rèn)知計(jì)算應(yīng)用和認(rèn)知計(jì)算前沿專題等七個方面的內(nèi)容，全面研究了認(rèn)知計(jì)算與當(dāng)前各前沿研究領(lǐng)域的結(jié)合及應(yīng)用，全面概括了認(rèn)知計(jì)算這一全新概念在當(dāng)前科技領(lǐng)域研究的重要性。本書可以作為取代《物聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)論》之類教材的全新

本書對近年來稀疏學(xué)習(xí)、分類與識別領(lǐng)域常見的理論及技術(shù)進(jìn)行了較為全面的闡述和總結(jié)，并結(jié)合作者多年的研究成果，對相關(guān)理論及技術(shù)在應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)踐情況進(jìn)行了展示和報(bào)告。

人工智能的成長，一方面有待認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的突破和研究方法論的進(jìn)步；另一方面需要切實(shí)應(yīng)用的反哺以發(fā)現(xiàn)問題繼而反思。本選題在簡要介紹人工智能的歷史與現(xiàn)狀、思維科學(xué)的基本思想與觀念的基礎(chǔ)上，強(qiáng)調(diào)知識工程、尤其是經(jīng)驗(yàn)及其隱性知識在智能模擬中的獨(dú)特作用和重要意義，以書法創(chuàng)作的形象思維模擬和進(jìn)入應(yīng)用的計(jì)算機(jī)輔助心電圖分析這兩種“心跡

本書對近年來認(rèn)知計(jì)算和多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域常見的理論及技術(shù)進(jìn)行了較為全面的闡述和總結(jié)，并結(jié)合作者多年的研究成果，對相關(guān)理論及技術(shù)在應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)踐情況進(jìn)行了展示和報(bào)告。

本書以多智能體系統(tǒng)協(xié)同群集運(yùn)動控制為主線，首先介紹圖論和控制器設(shè)計(jì)所用到的基礎(chǔ)理論知識；其次，分別從拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的邊保持和代數(shù)連通度兩個角度介紹了連通性保持條件下的協(xié)同群集運(yùn)動控制協(xié)議設(shè)計(jì)方法。進(jìn)而，從個體動態(tài)模型和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型兩方面繼續(xù)深入，針對典型的輪式移動機(jī)器人非完整約束模型介紹了連通性保持條件下的協(xié)同控制策略，為簡

本書共12章：第1章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和理論，并介紹用于機(jī)器學(xué)習(xí)的R軟件環(huán)境的準(zhǔn)備；第2章介紹如何應(yīng)用R來管理數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索分析和數(shù)據(jù)可視化；第3～9章介紹典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括k近鄰分類算法、樸素貝葉斯算法、決策樹和規(guī)則樹、回歸預(yù)測、黑盒算法——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)、關(guān)聯(lián)分析、k均值聚類，并給出大量的實(shí)際

本書共12章：第1章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和理論，并介紹用于機(jī)器學(xué)習(xí)的R軟件環(huán)境的準(zhǔn)備；第2章介紹如何應(yīng)用R來管理數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索分析和數(shù)據(jù)可視化；第3～9章介紹典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括k近鄰分類算法、樸素貝葉斯算法、決策樹和規(guī)則樹、回歸預(yù)測、黑盒算法——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)、關(guān)聯(lián)分析、k均值聚類，并給出大量的實(shí)際

本書基于VisualStudio2012，采用案例驅(qū)動的方式編寫，旨在讓讀者掌握物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)的思路、方法和常用技術(shù)。全書共8章，包括初識C#編程、C#語法基礎(chǔ)、流程控制、數(shù)組與集合、函數(shù)、面向?qū)ο蚓幊填惡蛯ο�、面向�(qū)ο蚓幊汤^承和多態(tài)、線程處理，每章都根據(jù)教學(xué)需要配備了典型的實(shí)用案例。本書是全國職業(yè)院校技能大賽賽項(xiàng)